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Enregistrement W2981194977 · doi:10.5753/courb.2019.7466

Realocação em Sistemas de Compartilhamento de Veículos em Uma Via

2019· article· pt· W2981194977 sur OpenAlexaboutno aff
Felipe Rooke da Silva, Victor Aquiles Alencar, Alex Borges Vieira, Marcelo Machado

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A compreensão da mobilidade nos espaços urbanos é útil para a criação de cidades mais inteligentes e sustentáveis. Cada vez mais, o estudo da mobilidade urbana se torna alvo de pesquisas em diversas áreas do conhecimento. No entanto, um problema associado a esse tipo de estudo é a aquisição de dados acurados e atuais. Atualmente, existem serviços de compartilhamento de veículos que agregam maior dinamismo ao transporte nas cidades. Esses serviços podem ser classificados de acordo com seus modos de operação: uma via, duas vias e flutuante. Serviços de uma via e flutuante, ocasionalmente apresentam um problema associado ao desbalanceamento de veículos em sua região de atuação. Por exemplo, devido a uma demanda elevada de viagens de saída de determinada região, e a uma demanda de entrada não equivalente, pode-se ocorrer um desabastecimento em determinados locais. Assim, neste trabalho, foi caracterizado um sistema de compartilhamento de veículo de uma via que operam em Vancouver (Canadá) e regiões próximas. No modelo de uma via estudado, um usuário retira um veículo de uma estação base e pode deixa-lo em qualquer outra estação e também em estacionamentos públicos que cumpram determinados critérios. Este estudo aborda a temática da realocação de veículos, além de revelar padrões de uso e demanda dos usuários desse serviço. Foram destacadas características e discussões que dão suporte a resolução do problema abordado. Finalmente, acredita-se que este estudo é útil para o entendimento desse tipo de problema e contribui para a evolução desses sistemas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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